盘点数据科学最流行的29个Python库
大数据DT
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2021-05-29 09:11
导读：我们都着眼于如何使用现有的库来避免重复工作，从而使程序开发工作事半功倍。通常，开发大量原始代码是一个费时费力的工作，为了避免这种情况，我们会尽可能多地使用库中已有的类来创建对象，通常仅需要一行代码。因此，库能够帮助我们使用适量的代码执行重要的任务。
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collections：建立在列表、元组、字典和集合基础上的加强版数据结构。 -
csv：处理用逗号分隔值的文件。 -
datetime, time：日期和时间操作。 -
decimal：定点或浮点运算，包括货币计算。 -
doctest：通过验证测试或嵌入在docstring中的预期结果进行简单的单元测试。 -
json：处理用于Web服务和NoSQL文档数据库的JSON（JavaScript Object Notation）数据。 -
math：常见的数学常量和运算。 -
os：与操作系统进行交互。 -
queue：一种先进先出的数据结构。 -
random：伪随机数操作。 -
re：用于模式匹配的正则表达式。 -
sqlite3：SQLite关系数据库访问。
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statistics：数理统计函数，如均值、中值、众数和方差等。 -
string：字符串操作。 -
sys：—命令行参数处理，如标准输入流、输出流和错误流。 -
timeit：性能分析。
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NumPy（Numerical Python）：Python没有内置的数组数据结构。它提供的列表类型虽然使用起来更方便，但是处理速度较慢。NumPy提供了高性能的ndarray数据结构来表示列表和矩阵，同时还提供了处理这些数据结构的操作。详细教程请戳👉高能！8段代码演示Numpy数据运算的神操作 -
SciPy（Scientific Python）：SciPy基于NumPy开发，增加了用于科学处理的程序，例如积分、微分方程、额外的矩阵处理等。scipy.org负责管理SciPy和NumPy。详细教程请戳👉3段极简代码带你入门Python科学计算库SciPy -
StatsModels：为统计模型评估、统计测试和统计数据研究提供支持。
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pandas：一个非常流行的数据处理库。pandas充分利用了NumPy的ndarray类型，它的两个关键数据结构是Series（一维）和DataFrame（二维）。详细教程请戳👉Pandas最详细教程来了！
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Matplotlib：可高度定制的可视化和绘图库。Matplotlib可以绘制正规图、散点图、柱状图、等高线图、饼图、矢量场图、网格图、极坐标图、3D图以及添加文字说明等。详细教程请戳👉Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来 -
Seaborn：基于Matplotlib构建的更高级别的可视化库。与Matplotlib相比，Seaborn改进了外观，增加了可视化的方法，并且可以使用更少的代码创建可视化。详细教程请戳👉数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）
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scikit-learn：一个顶级的机器学习库。机器学习是AI的一个子集，深度学习则是机器学习的一个子集，专注于神经网络。 -
Keras：最易于使用的深度学习库之一。Keras运行在TensorFlow（谷歌）、CNTK（微软的深度学习认知工具包）或Theano（蒙特利尔大学）之上。 -
TensorFlow：由谷歌开发，是使用最广泛的深度学习库。TensorFlow与GPU（图形处理单元）或谷歌的定制TPU（Tensor处理单元）配合使用可以获得最佳的性能。TensorFlow在人工智能和大数据分析中有非常重要的地位，因为人工智能和大数据对数据处理的需求非常巨大。本书使用TensorFlow内置的Keras版本。详细教程请戳👉TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了 -
OpenAI Gym：用于开发、测试和比较强化学习算法的库和开发环境。
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NLTK（Natural Language Toolkit）：用于完成自然语言处理（NLP）任务。 -
TextBlob：一个面向对象的NLP文本处理库，基于NLTK和模式NLP库构建，简化了许多NLP任务。 -
Gensim：功能与NLTK类似。通常用于为文档合集构建索引，然后确定另一个文档与索引中每个文档的相似程度。
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